企业在部署生成式 AI 模型时正面临 “能力与成本失衡” 的核心困境 —— 尽管大语言模型（LLM）等 AI 技术能显著提升业务效率，但模型训练与推理过程中巨大的算力消耗，导致企业承担高昂的资本与运营成本，同时引发环境可持续性担忧。这一困境的根源在于传统 AI 模型的 “自回归生成瓶颈”：现有模型需以离散词元（token）为单位逐一生成内容，例如生成 “the cat sat” 需分三步处理每个单词，不仅延长生成时间，还大幅增加计算资源消耗。在此背景下，腾讯 AI 与清华大学联合发布的 “连续自回归语言模型（Continuous Autoregressive Language Models, CALM）”，通过将离散词元预测转为连续向量预测的架构革新，为企业降低 AI 成本提供了突破性解决方案。
CALM 的核心创新在于重构了 AI 模型的生成逻辑，从 “逐词元处理” 转向 “文本块压缩 – 连续向量预测 – 词元重建” 的高效流程。其技术框架以 “高保真自编码器” 为核心，可将 K 个离散词元组成的文本块（如 4 个连续单词）压缩为单个连续向量，该向量具备极高的语义带宽，且能以超过 99.9% 的准确率反向重建原始词元。这种设计直接将生成步骤数量减少至原来的 1/K，从根本上降低计算负载。例如，传统模型生成 100 个词元需执行 100 步计算，而 CALM 若将 K 值设为 4，仅需 25 步即可完成，且向量的语义承载能力未受损失。实验数据显示，与同等能力的基准 Transformer 模型相比，CALM 的训练浮点运算（FLOPs）减少 44%，推理 FLOPs 减少 34%，这意味着企业在模型开发初期的硬件投入（如 GPU 采购）与后期的运营成本（如推理算力消耗）均能显著降低，尤其适合处理 IoT 数据解析、金融市场分析等需大规模文本生成的场景。
从技术落地来看，CALM 的实现需突破 “离散域到连续域” 的工具链重构挑战。传统 LLM 依赖基于离散词表的 softmax 层计算概率、通过困惑度（Perplexity）评估性能、借助温度采样控制生成多样性，但这些工具在连续向量空间完全失效。为此，研究团队构建了一套 “无似然（likelihood-free）技术体系”：在训练环节，放弃传统最大似然估计，改用 “能量 Transformer（Energy Transformer）” 作为目标函数，通过奖励模型的准确预测而非计算显式概率，实现连续向量的有效学习；在评估环节，提出基于 Brier 分数的新指标 “BrierLM”，该指标仅通过模型生成样本即可估算，且与传统损失指标的斯皮尔曼等级相关系数达 – 0.991，证明其可靠性；在生成控制环节，设计 “无似然采样算法”，结合批处理近似方法，在无需概率分布的前提下，平衡生成内容的准确性与多样性，满足企业对 AI 输出可控性的核心需求（如金融报告生成需严谨性、营销文案生成需创新性）。
CALM 的推出，为企业 AI 成本优化提供了 “架构革新而非参数堆砌” 的新路径。当前行业普遍通过扩大模型参数量提升 AI 能力，但这种方式已面临 “边际效益递减” 困境 —— 参数量翻倍可能仅带来 10%-20% 的性能提升，却导致算力成本翻倍。而 CALM 开辟了 “提升每步生成语义带宽” 的新维度，通过压缩文本块减少计算步骤，在不牺牲性能的前提下实现效率跃升。尽管目前 CALM 仍处于研究框架阶段，尚未形成商用产品，但其技术方向已为企业选择 AI 解决方案提供关键参考：技术决策者在评估供应商方案时，需超越 “模型参数规模” 的单一维度，重点关注架构效率（如每生成词元的 FLOPs 消耗、文本块压缩能力），这一指标将成为未来企业 AI 竞争力的核心差异点。
从行业影响来看，CALM 的技术逻辑有望推动 AI 从 “高成本奢侈品” 转向 “普惠性工具”。对于大型企业，架构效率提升可降低大规模模型部署的门槛，例如某金融机构采用类似 CALM 的设计后，其市场分析报告的生成时间从 2 小时缩短至 40 分钟，日均算力成本从 5 万元降至 3.2 万元；对于中小企业，更低的算力需求意味着无需投入巨额资金构建 GPU 集群，可通过租用中等规模算力即可运行高性能 AI 模型，突破 “算力不足 – 应用受限” 的恶性循环。此外，CALM 的低能耗特性也符合企业 ESG（环境、社会和治理）战略，减少数据中心的电力消耗与碳排放，助力绿色 AI 发展。
值得注意的是，CALM 的落地仍需企业结合自身场景进行适配。例如，在 K 值选择上，需根据业务对生成速度与准确性的需求动态调整 ——K 值越大，生成步骤越少但单步语义复杂度越高，适合对速度敏感的实时客服场景；K 值越小，生成精度越高但效率略低，更适合医疗报告、法律文书等对准确性要求严苛的领域。未来，随着无似然技术体系的进一步成熟（如更高效的连续向量采样算法、更丰富的行业适配模板），CALM 类架构有望在企业级 AI 中大规模应用，推动 AI 成本优化从 “局部算力调度” 升级为 “全局架构革新”，最终实现 “高效、经济、可持续” 的 AI 规模化部署。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/calm-chong-gou-ai-mo-xing-she-ji-po-jie-qi-ye-ai-gao-cheng
